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基于行為事件訪談的衛生信息化應用型人才能力素質模型

2015-03-22 03:18:02,,,
中華醫學圖書情報雜志 2015年2期
關鍵詞:應用型素質特征

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中共中央、國務院于2009 年正式發布《關于深化醫藥衛生體制改革的意見》和《國務院關于印發醫藥衛生體制改革近期重點實施方案(2009-2011)的通知》,把衛生信息化建設作為深化醫改的八大支撐之一。中共中央、國務院于2011年3月在《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十二個五年規劃綱要》中明確提出,將“推進基層醫療衛生信息化建設,建設三級醫院與縣級醫院遠程醫療系統,加強公立醫院信息化建設”列為醫療衛生重點工程。

衛生信息化應用型人才的緊缺成為了制約我國衛生信息化建設深入發展的重要因素之一。2010 年,《計算機世界報》及《新衛生》專刊聯合北京工業大學軟件學院、中國醫藥信息學會(CMIA)電子病歷專業委員會經過3個月的調查后提出,衛生信息化建設不僅僅是人的缺乏,更是人才的缺乏[1]。2011年,衛計委統計信息中心建議將信息化人才發展列入《衛生人才發展規劃》的緊缺人才目錄,并建議衛生部和教育部加強專業和課程建設,培養出能勝任崗位需要的復合型人才[2]。

我國高校培養的衛生信息化人才數量較少,而且缺乏高級應用型復合型人才。經調研,發現國內高校衛生信息化相關專業的人才培養存在諸多問題,如培養目標主要基于理論的思辨和實踐的導向,能力標準建立的理論依據和建立方法不明確,對衛生信息化高級應用型人才應具備的能力素質鮮有研究等。

能力素質模型(Competency Model),又稱勝任力模型。1973年心理學家、哈佛大學教授David McClelland提出了運用測量能力素質模型代替傳統的智力測驗,能力素質運動從此展開[3]。1993年,Spencer在David McClelland的基礎上提出了能力素質冰山模型,認為能力素質是與有效的或出色的工作績效相關的個人潛在的特征,包括知識、技能、自我概念、特征和動機5個層面[4]。行為事件訪談法(Behavioral Event Interview, BEI),又稱關鍵事件訪談法,是David McClelland教授結合關鍵事件法和主題統覺測驗而提出的一種開放式的、行為回顧式的探察技術[5]。該方法在能力素質模型研究中得到了廣泛應用,主要用于提取績優組具有而一般績效組不具備的能力素質。

本文利用行為事件訪談法,對我國衛生信息化高級應用型人才能力素質模型進行實證研究,以期為衛生信息化人才培養方案制定提供參考。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

通過調查某醫科大學信息管理與信息系統(醫藥衛生方向) 專業畢業生的就業現狀發現,65%的畢業生就業于衛生相關機構,20%就業于民營企業。在校生期望就職的機構類型為醫院、衛生行政管理部門(如信息中心) 、疾病預防控制機構、衛生監督管理機構,但畢業生實際就職機構的80.77%為醫院,11.54%為疾病預防控制中心,畢業生的就職機構呈現單一化集中的趨勢,主要集中于醫院[6]。20名訪談對象主要來自醫院衛生信息化相關部門和衛生信息化企業從事衛生信息化工作或衛生信息化產品設計、項目實施等崗位,可代表衛生信息化行業對衛生信息化人才要求的總體水平。訪談對象的工作年限2年及以上,涵蓋了一般職工、管理層等各層級人員。

編碼結束后由課題組集體評議確定訪談對象的效標,最后確定了績優組10名,普通組10名。

1.2 研究方法與步驟

1.2.1 訪談提綱的內容

訪談前根據行為事件訪談理論編制了《衛生信息化高級應用人才行為事件訪談提綱》,內容包括自我介紹、訪談目的、提問提綱及擬獲取的信息等。提問提綱主要是讓訪談對象回憶近兩年在工作中最滿意和最不滿意的各3件事例,重點獲取各關鍵事件的5個方面,即事件起因、涉及人員、訪談對象當時的考慮、事件采取的行動與措施、事件的最后結果。正式訪談前需對采訪人員進行充分的培訓與預訪談。

1.2.2 《衛生信息化高級應用型人才能力素質編碼辭典》構建

McClelland根據能力素質理論,建立了涵蓋企業、政府、教育、NGO等組織中技術、市場、管理者、服務等人員的能力素質庫,涉及286項勝任力、760余種行為。其中與360種行為特征相關的21項勝任力要素能解釋各領域工作中80%-98%的行為及其結果,其余400種行為特征只描述較少提到的勝任力要素[7]。根據這21項勝任力及其他研究成果,結合衛生信息化行業相關崗位的職位描述及勝任要求,編制了《衛生信息化高級應用型人才能力素質編碼辭典》。

該辭典對成就導向、學習能力、PC技術、醫院信息系統分析、實施與維護、網絡技術、區域衛生信息化、醫學素養、編程能力、溝通能力、自制能力、信息分析、社交能力、數據庫技術、團隊精神、信息檢索、信息組織、病案管理、信息安全、創新能力等能力素質特征進行了描述和行為界定。以其中的“區域衛生信息化能力”為例,該能力素質參考了饒克勤的“電子健康檔案與區域衛生信息平臺(技術篇[8]和業務篇[9])”,并在本研究前期研究的基礎上制定了編碼辭典,見表1。

1.2.3 編碼信度檢驗

對兩位編碼人員各指標頻數進行Spearman相關分析見表2。從表2發現,在0.05的顯著水平上,編碼者A和編碼者B兩位編碼人員對各指標的頻數相關,說明其編碼水平、能力素質編碼辭典是客觀、穩定和可靠的。

2 衛生信息化高級應用型人才能力素質模型的構建

2.1 能力素質特征頻次差異分析

為了得到績優組和普通組之間不同能力素質的特征,本文對組間能力素質頻次差異和組間能力素質的平均等級進行了獨立樣本T檢驗,結果如表3所示。

表1 《衛生信息化高級應用型人才能力素質編碼辭典》示例

表2 編碼人員編碼指標頻數相關性分析

注:*在0.05水平上顯著(雙尾)相關

表3 組間能力素質特征頻次差異分析

從表3可知,“成就導向”及“學習能力”很好地區分了衛生信息化中的績優組和普通組。但從總體上而言,頻次差異并不能很好區分兩者的差異。這與預期一致,因為每一個析出指標在不同地方的等級得分是有差異的。

2.2 能力素質特征等級得分差異分析

兩位編碼人員在對訪談文本進行編碼時,對每條索引記錄對應的能力素質特征進行5級賦值,從最高等級到最低等級分別表示為5,4,3,2,1,能力素質特征等級平均得分差異分析結果見表4。

從表4可知,PC技術,成就導向,學習能力,醫院信息系統分析、實施與維護,網絡技術,區域衛生信息化,醫學素養等指標的等級得分在兩組中差異顯著。其中,成就導向、學習能力是重復出現的能力素質特征。績優組和普通組能力素質特征差異分析見表5。

表4 能力素質特征等級得分差異分析

表5 績優組和普通組能力素質特征差異分析

2.3 衛生信息化高級應用型人才能力素質模型

結合能力素質辭典得出衛生信息化高級應用型人才能力素質模型,包括核心能力和基準能力。核心能力包括“成就導向”“學習能力”“PC技術”“醫院信息系統分析”“實施與維護”“網絡技術”“區域衛生信息化”“醫學素養”8項,基準能力包括“編程能力”“溝通能力”“自制能力”“信息分析”“社交能力”“數據庫技術”“團隊精神”“信息檢索”“信息組織”“病案管理”“信息安全”“創新能力”12個特征。

3 討論

成就導向是一種包括成就目標、成就動機和成就歸因等內容和可被測量、可訓練的個體與優秀績效相競爭的能力,與優秀績效的衛生信息化從業人員高度相關。David McClelland將人的高層次需要分為權利需要、關系需要和成就需要,認為成就需要是“個體與某一良好或優秀標準相競爭的沖動”。具有強烈成就導向的人對成就感和成功有著強烈的欲望,能夠承受長時間的、高強度的任務,并從中獲得某種成就感。成就動機是一種重要的社會動機,是一種競爭和追求成功的習得性動機[10],是可以通過一定的訓練獲得。衛生信息化是一項非常細致的工作,加班、高強度的項目隨處可見,成就導向與衛生信息化高級應用型人才的優秀績效高度相關,也將成就導向作為衛生信息管理崗位勝任特征項[11]。

信息分析、信息組織和信息檢索等信息素養相關技能并未表現出高度相關性,與相關研究結果一致,如能力素質冰山模型指出,位于模型金字塔頂端的技能,可以通過短時間的培訓獲得,但與人的優秀績效并無較大相關性。當然,具備這些技能的人員從事衛生信息化工作的較少,也有可能本文的樣本未涉及此類人員。

隨著區域衛生信息化工作的開展,區域衛生信息化能力在衛生信息化應用型人才的能力素質模型中占據主要位置。在對信息的編碼過程中,涉及了衛生信息化標準、模型、用戶需求分析、平臺架構、信息模型、健康檔案和項目管理等方面的內容。

雖然本文在對訪談文本進行編碼時,利用質性分析工具Nvivo對記錄進行了文本挖掘,但在編碼和等級評分賦值時難免受主觀因素的影響,有時從訪談記錄編碼人員可大概猜測出樣本來自績優組或是普通組,進而影響等級評分的賦值。同時,對析出的能力素質模型,還需借助一定的方法進一步驗證其有效性。

4 結語

醫藥衛生信息化建設需要培養符合本領域要求的醫藥衛生信息化專門人才,但目前由于缺乏相應的職業崗位培訓標準,導致此項工作無標準可依,質量無法保證[12]。從衛生信息化從業人員出發,通過行為事件訪談法,對20名衛生信息化從業者進行訪談得出衛生信息化人才能力素質模型,可為衛生信息化相關領域的教育培訓提供參考。

本文采用質性研究工具Nvivo對訪談文本進行了挖掘,通過能力素質特征頻數及等級評分差異分析,得出衛生信息化高級應用型人才的8項核心能力和12項基準能力。研究結果對制定基于能力素質模型的衛生信息化高級應用型人才的培養模式具有重要的指導作用。在以后的研究中需要進一步對能力素質模型進行有效性驗證,擴大抽樣范圍,提高樣本的適用性。衛生信息化具有較強的時效性,在以后的研究中,還需要對模型進行進一步的研究與修正。

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